回归分析绘图,预测,残差分析
2016-07-26 11:48
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线性回归
lm以及一些很好用的函数fit<- lm(weight~height,data = women) > summary(fit) Call: lm(formula = weight ~ height, data = women) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.7333 -1.1333 -0.3833 0.7417 3.1167 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -87.51667 5.93694 -14.74 1.71e-09 *** height 3.45000 0.09114 37.85 1.09e-14 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14 #拟合出的结果 > fitted(fit) 1 2 3 4 5 6 112.5833 116.0333 119.4833 122.9333 126.3833 129.8333 7 8 9 10 11 12 133.2833 136.7333 140.1833 143.6333 147.0833 150.5333 13 14 15 153.9833 157.4333 160.8833 #每一个点的残差值 > residuals(fit) 1 2 3 4 5 2.41666667 0.96666667 0.51666667 0.06666667 -0.38333333 6 7 8 9 10 -0.83333333 -1.28333333 -1.73333333 -1.18333333 -1.63333333 11 12 13 14 15 -1.08333333 -0.53333333 0.01666667 1.56666667 3.11666667 #置信区间97.5% > confint(fit) 2.5 % 97.5 % (Intercept) -100.342655 -74.690679 height 3.253112 3.646888 > fit Call: lm(formula = weight ~ height, data = women) Coefficients: (Intercept) height -87.52 3.45
scatterplot()可以很容易方便的绘制二元关系图
> scatterplot(weight~height,data = women,spread = FALSE,lty.smoother = 3,pch = 19,xlab = "Height(inches)",ylab="Weights(lbs.)",main = "Women Age 30-39")
scatterplotMatrix()函数默认在非对角线区域绘制变量间的散点图,并添加平滑(loess)
和线性拟合曲线。对角线区域绘制每个变量的密度图和轴须图。
> states <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > ?state.x77 #不同变量之间的相关系数 > cor(states) Murder Population Illiteracy Income Murder 1.0000000 0.3436428 0.7029752 -0.2300776 Population 0.3436428 1.0000000 0.1076224 0.2082276 Illiteracy 0.7029752 0.1076224 1.0000000 -0.4370752 Income -0.2300776 0.2082276 -0.4370752 1.0000000 Frost -0.5388834 -0.3321525 -0.6719470 0.2262822 Frost Murder -0.5388834 Population -0.3321525 Illiteracy -0.6719470 Income 0.2262822 Frost 1.0000000 > library(car) > scatterplotMatrix(states,spread = FALSE,lty = 2,main = "Scatter Plot Matrix")
解释:
位置(1,1)图片,绘制了murder谋杀率趋势
位置(1 , 2)图片,横坐标为谋杀率,纵坐标为人口,两条曲线一个为平滑曲线(红色),一个为拟合曲线(绿色)
其余位置类似,图片位置根据states列和行分布
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